程序亮点1.VASP使用PAW方法或超软赝势，因此基组尺寸非常小，描述体材料一般需要每原子不超过100个平面波，大多数情况下甚至每原子50个平面波就能得到可靠结果。
2.在平面波程序中，某些部分代码的执行是三次标度。
在VASP中，三次标度部分的前因子足可忽略，导致关于体系尺寸的高效标度。
因此可以在实空间求解势的非局域贡献，并使正交化的次数最少。
当体系具有大约2000个电子能带时，三次标度部分与其它部分可比，因此VASP可用于直到4000个价电子的体系。
3.VASP使用传统的自洽场循环计算电子基态。
这一方案与数值方法组合会实现有效、稳定、快速的Kohn-Sham方程自洽求解方案。
程序使用的迭代矩阵对角化方案(RMM-DISS和分块Davidson)可能是目前最快的方案。
4.VASP包含全功能的对称性代码，可以自动确定任意构型的对称性。
5.对称性代码还用于设定Monkhorst-Pack特殊点，可以有效计算体材料和对称的团簇。
Brillouin区的积分使用模糊方法或四面体方法。
四面体方法可以用Blöchl校正去掉线性四面体方法的二次误差，实现更快的k点收敛速度。

智能天线技术是现代无线通信系统中的关键技术之一，特别是在多径传播环境下的移动通信系统中，它可以显著提高信号传输的质量和容量。
MATLAB作为一种强大的数值计算和仿真平台，被广泛用于智能天线的设计、分析和优化。
下面我们将深入探讨与"智能天线原书MATLAB程序"相关的知识点。
我们要理解什么是智能天线。
智能天线是指具有自适应算法的多元素天线阵列，能够根据接收信号的特性动态调整其辐射模式，以实现空间分集、空间多工或波束赋形等功能。
在无线通信中，这些功能可以增强信号强度、降低干扰、提高系统的频谱效率。
1.**空间分集**：通过多个天线元素接收信号的不同路径，智能天线可以利用多径效应来增加信号的多样性，从而提高通信的可靠性。
2.**空间多工**：智能天线能将多个独立的数据流同时发送到不同的用户，实现多用户复用，极大提升了无线通信系统的容量。
3.**波束赋形**：通过调整天线阵列的相位权重，智能天线可以形成指向特定方向的定向波束，减少非目标方向的辐射，提高能量利用率并降低干扰。
MATLAB在智能天线领域的应用主要体现在以下几个方面：1.**信号模型与仿真**：MATLAB可以构建各种无线通信信道模型，如瑞利衰落、莱斯衰落等，模拟实际通信环境，帮助设计和分析智能天线系统。
2.**自适应算法**：MATLAB支持多种自适应算法的实现，如最小均方误差（LMS）、快速傅里叶变换（FFT）基带处理、卡尔曼滤波等，这些算法用于调整天线阵列的相位权重，实现最佳性能。
3.**阵列处理**：MATLAB提供强大的矩阵运算和信号处理工具箱，可以进行天线阵列的馈电网络设计、相位校正以及波束形成算法的开发。
4.**性能评估**：通过MATLAB的仿真，可以对智能天线系统的性能进行量化评估，如误码率（BER）、符号错误率（SER）、信噪比（SNR）等关键指标。
5.**可视化**：MATLAB的图形化界面和绘图功能，可以帮助我们直观地展示波束形状、信道特性及系统性能，便于理解和优化。
"smartantenna"这个文件可能包含了与智能天线相关的MATLAB代码，可能包括信号生成、自适应算法实现、波束形成、性能评估等方面的实例。
通过对这些代码的学习和研究，我们可以更深入地理解智能天线的工作原理，并掌握如何使用MATLAB进行相关的设计和分析。
智能天线结合MATLAB的运用，为无线通信系统提供了强大的工具，有助于我们探索和实现高性能、高效率的无线通信解决方案。
通过学习和实践"智能天线原书MATLAB程序"，我们可以提升自己在这一领域的理论知识和实践经验。

1.matlab标定2.opencv立体校正3.BM、SGBM、GC算法进行匹配4.最后用公式法还原三维图像。
收纳了博客上很多资料完成的毕设，给需要的人

本课程将介绍图像几何校正、正射校正、融合、匀色与无缝镶嵌、真彩色增强、大小压缩等实用影像底图生产技术。

本文详细介绍了在GoogleEarthEngine（GEE）中提取水体边界的方法和步骤。
首先，需要选择合适的卫星影像数据，如Landsat或Sentinel系列。
其次，通过水体指数法（如NDWI和MNDWI）增强水体信息，并设置合适的阈值提取水体。
接着，使用边缘检测算法（如Canny或Sobel）获取精确边界。
最后，进行后续处理以优化结果。
文章还提供了一个简化的GEE代码示例，展示了如何使用NDWI指数和阈值法提取水体边界。
整个过程涉及数据选择、指数计算、阈值提取、边缘检测和后续处理，通过合理调整参数和方法可获得准确的水体边界信息。
在当今世界，遥感技术与地理信息系统（GIS）在环境监测、资源管理和各种地球科学研究领域中发挥着巨大作用。
GoogleEarthEngine（GEE）作为一款强大的云平台工具，为这些研究提供了便捷的途径，尤其在水体边界提取方面，GEE提供了操作方便、计算高效的优势，使得复杂的数据处理过程变得简单快捷。
利用GEE平台获取遥感影像数据是水体边界提取的第一步。
通常，研究者倾向于选择多时相、多光谱的卫星数据，例如Landsat或Sentinel系列。
这些数据源具有较高的空间分辨率和较短的重访周期，能够满足不同时间尺度的水体变化监测需求。
获取数据后，研究者需通过一系列图像处理技术来提取水体信息。
水体指数法是遥感影像水体信息提取的常用方法，它通过特定算法计算每个像元的水体指数值，该值可以用来区分水体和非水体区域。
常用的水体指数包括归一化差异水体指数（NDWI）和改进型归一化差异水体指数（MNDWI）。
这些指数通过反映水体在近红外波段的低反射率和在绿光波段的高反射率特性，将水体和其他地物有效区分。
在实际操作中，研究者需要根据具体应用场景选择合适的水体指数，并通过实验确定最佳阈值来提取水体边界。
提取出的水体边界往往需要进一步的处理来优化结果。
边缘检测算法，如Canny或Sobel算法，能够帮助识别和提取水体的轮廓线。
这些算法通过分析影像中亮度的梯度变化来确定边界的位置，其效果受到多种因素影响，包括所选算法的特性和影像质量等。
为了确保水体边界的准确性，后续处理工作至关重要。
这包括影像预处理、滤波、平滑以及可能的目视检查等。
预处理步骤主要是为了减少噪声干扰和改善影像质量，例如进行大气校正、云和云影去除等。
滤波和平滑操作有助于消除边缘检测过程中产生的毛刺和凹凸不平。
在实际应用中，研究者还需结合实际水体的形态特征和地理知识，对提取结果进行修正和补充，以确保水体边界的准确度。
文章中提到的GEE代码示例，简化了整个提取过程，向用户展示了如何使用NDWI指数和阈值法来提取水体边界。
这不仅有助于理解整个提取过程，而且便于用户在实际工作中根据自己的数据进行相应的调整和应用。
此外，考虑到遥感数据的多源性和多样性，软件开发人员也在不断地完善和更新GEE平台的相关软件包。
这些软件包集成了各种常用的遥感影像处理功能，使得用户无需从头编写复杂的代码，就能在平台上直接进行水体边界提取等操作。
这大大降低了用户的技术门槛，提高了工作效率。
在GEE平台中，提取水体边界是一套系统的工程，它涉及到影像数据的获取、水体指数的计算、阈值的设定、边缘检测算法的应用以及后续处理的优化等多个环节。
这些环节相互关联，每个环节的精准度都直接影响着最终结果的准确度。
随着遥感技术的不断进步和GEE平台的持续优化，提取水体边界的方法将变得更加高效和精确。

1.基于滞后—超前的校正器，用matalab对一个函数对象进行滞后——超前校正2.使用校正器让单位斜破稳态误差，开环截止频率，相角裕度达到某个数值要求3.内有.m文件以及设计说明报告，更有参考文献可追踪溯源4.可直接仿真使用

DMSP/OLS夜间灯光影像校正包含校正方程获取、相互校正、连续性校正三部分视频等等。

标题"sanfrancisco湿地数据文件"涉及到的是一个有关湿地的遥感数据集，该数据集主要用于在polsarpro软件中的学习和分析。
Polsarpro是一款强大的极化合成孔径雷达（PolarimetricSyntheticApertureRadar,简称PolSAR）图像处理软件，它能够处理和分析多极化雷达数据，从而提供对地表特性的深入理解。
湿地是一种重要的生态系统，具有丰富的生物多样性和生态服务功能，如水文调节、碳储存和生物栖息地。
遥感技术，尤其是极化合成孔径雷达，是监测湿地变化、评估其生态状况和变化趋势的重要工具。
PolSAR图像可以提供地表的后向散射特性，通过分析这些特性，我们可以推断湿地的植被覆盖、水分状态以及地形特征等信息。
在这个数据包中，包含两个文件：1.**AIRSAR_SanFrancisco_readme.pdf**：这通常是一个说明文件，可能包含了关于数据集的详细信息，如数据采集的时间、地点、传感器类型（在这种情况下是AIRSAR，即美国航空航天局的航空合成孔径雷达），数据格式，分辨率，以及如何在polsarpro软件中加载和解释数据的步骤。
阅读这个文件对于正确理解和使用数据至关重要，因为它会指导用户如何处理和分析这些极化雷达数据。
2.**san_francisco900x1024.stk**：这是一个Polsarpro的专用数据文件，其扩展名".stk"表明它是合成孔径雷达的栈式文件，存储了原始的极化数据。
这种文件包含了多个极化通道的数据，以及可能的校正信息，可以被polsarpro软件读取并进行进一步的图像处理和分析。
在polsarpro中，用户可以进行多种操作，如极化分解（如Pauli分解、Cloude-Pottier分解等）、目标分类、相干性分析等，以揭示湿地的物理属性和环境变化。
使用polsarpro分析此类湿地数据，有助于我们理解SanFrancisco地区的湿地动态，例如湿地退化、洪水频率、植被覆盖变化等。
这对于环境保护、城市规划以及灾害预警等方面都具有重要意义。
同时，这也为遥感科学家提供了实践和学习极化雷达数据分析的宝贵资料。
在实际应用中，结合GIS和其他地理数据，这些遥感信息可以进一步转化为有价值的环境报告和决策支持工具。

可对图像自动倾斜校正，适用于灰度和二值化图像，效果很好的哟

可用Python语言实现基于hough直线检测的倾斜图片校正，内配图片

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。